智能计算及其应用

进化算法

遗传算法GA：占绝大多数

遗传规划

进化策略

进化规划

设计原则

1. 适用性原则
2. 可靠性原则
3. 收敛性原则
4. 稳定性原则
5. 生物类比原则

遗传算法的基本思想：

在求解问题时从多个解开始。。。

初始种群，通常是随机的（不过对后面的影响其实是很大的，不过要求不高，通常随机即可）

编码

1. 位串编码

   一维染色体编码方法

2. 二进制编码

   二进制编码：用若干二进制数表示一个个体，原问题的解空间映射到位串空间B={0, 1}上，然后再位串空间上进行遗传操作

   优点：

   类似于

15:01111

16:10000

Gray 码，解决海明距离问题

实数编码，

种群规模过大时，又容易降低效率

初始种群主要是，20-50个

适应度函数

过早收敛

停滞现象

自适应函数

线性变换

个体选择概率分配方法

线性排序

交叉

1. 一点交叉
2. 二点交叉

属于遗传，不会产生革命性的变化

变异

• 位点
• 逆转
• 插入
• 互换
• 移动

遗传算法，莫范Python，第六章，解决tsp问题

群智能算法

粒子群优化算法

基本原理

解决车辆路径问题(VRP)的问题

int *a;
int b = 3;
a = &b;

cout<<a;
cout<<*a;

ListNode *a;
ListNode b = new ListNode(1);
a = &b;

cout<<a;
cout<<(*a).val;
cout<<a->val;

蚁群算法